大数据分析技术在智慧交通管理中的应用.pdf
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1、交通世界TRANSPOWORLD0 引言随着智慧城市建设的不断推进,交通管理也跨入了智慧交通时代。由于智慧交通概念提出时间不长,目前我国智慧交通系统建设还处于初期阶段。为此,交通强国建设纲要中明确了大力发展智慧交通的重要任务,推进了智慧交通的建设步伐。由于交通管理数据类型多样化、来源广泛、质量差异大,极大地影响了交通数据的应用价值。因此,精准化是未来智慧交通的发展趋势。大数据分析技术作为一种获取并应用海量数据的有效途径,将成为促进交通效能的关键着力点,交通大数据分析技术逐渐成为近年来交通领域的研究热点。智慧交通管理通过发挥大数据分析技术的优势,大力开发并规范智慧交通的规划与建设,为新时期智慧交
2、通管理的精细化、智能化提供决策依据,并助力智慧城市的发展。1 大数据分析技术与智慧交通管理的关系1.1 大数据分析技术大数据即海量数据集合,其具有数量大、多样性、速度快、有价值和真实性特点1。大数据的这些特点决定了无法利用传统的分析软件进行快速有效的分析,只能通过新兴的科学技术手段和处理模式进行运算、分析和过滤,对未知事件进行预判。大数据分析技术主要包括分布式文件系统、分布式数据库、数据处理、统计分析、数据挖掘、云计算、模型预测等2。1.2 智慧交通管理智慧交通是一种新型的城市可持续发展方式,包括基础设施、运输服务和交通管理三大领域3。智慧交通具有高效、快捷、经济、安全、舒适和文明的特点,以此
3、达到城市交通发展的智慧创新。智慧交通管理是在智能交通管理的基础上,在整个交通运输领域充分利用物联网、云计算、互联网、人工智能等技术构建的交通管理系统。智慧交通管理使人、车、路紧密统一,为交通管理部门提供信息支持和决策支持,不断提高交通运输系统的管理水平和运行效率。智慧交通管理体系包括驾驶人管理、出行管理服务、智慧交通大脑、智慧监管应用等方面。1.3 大数据分析技术对智慧交通管理的作用如何快速充分地提取海量的交通数据,保证数据的时效性和价值性是数据处理的难题。基于此背景下,2019年12月,交通运输部印发了推进综合交通运输大数据发展行动纲要(20202025年),明确了要充分利用大数据分析技术,
4、深度融合于交通运输体系中,构建智慧交通管理新模式4。智慧交通管理中的大数据内容包括:道路交通管理支撑数据、道路交通管理关联数据、车驾管理基础数据、静态交通信息数据、动态交通信息数据和交通违法与事因处理基础数据等。而对这些海量交通数据进行有效的甄别、筛选、存储、分析挖掘和利用过程中,要依托各种大数据分析技术对其作出决策,实现交通管理,提升管理效率,整个管理过程是一个可以自动控制的闭环系统,如图 1所示。图1 智慧交通管理过程示意图智慧交通管理是一个不断优化资源配置的决策过收稿日期:2022-12-29作者简介:贾慧超(1989),女,河北石家庄人,工程师,研究方向为交通数字化、智慧管理。大数据分
5、析技术在智慧交通管理中的应用贾慧超(河北冀翔通电子科技有限公司,河北 石家庄 050000)摘要:由于交通数据呈海量特征,为充分发挥智慧交通管理的重要作用,需要高效分析处理交通数据资源,特提出智慧交通管理大数据分析技术,不断推动智慧交通管理的发展。在综合阐述大数据分析技术和智慧交通管理特点的基础上,对两者的关系进行研究;通过分析Hadoop大数据平台原理,实现了交通大数据的分布式提取、计算和处理,能够有效提高交通数据的分析能力。结合保定市智慧交通管理实际状况,打开了交通拥堵、交通安全、交通效率治理的一条新思路。关键词:大数据;智慧交通管理;Hadoop大数据平台中图分类号:U495文献标识码:
6、A7总652期2023年第22期(8月 上)程。基于交通大数据的数量大、多样性、速度快、有价值和真实性特点,交通大数据的计算和求解具有很强的复杂性,直接决定了大数据分析技术的重要地位。其可以评估交通流量信息,为决策提供实时、完整、准确的数据支撑,通过归纳、类比等方法优化了决策空间。因此,在智慧交通管理过程中,大数据分析技术是整个智慧的核心,实现快速、及时的智慧交通管理。2 智慧交通管理中的大数据分析技术随着数据采集技术的不断发展和交通数据的多年积累,交通数据量迅速增长,已超过PB级5。面对交通大数据带来的挑战,智慧交通管理要利用分布式计算任务调度服务程序对海量数据进行数据挖掘和建模、实时提取和
7、处理,Hadoop是当前主流的大数据平台之一6。Hadoop技术是一个集开发和运行处理大规模数据的开源软件平台,自Apache基金会发布以来就被广泛应用于大数据处理。Hadoop 核心组件包括 HDFS、MapRuduce、HBase7。2.1 HDFSHDFS是Hadoop存储数据的核心,其以流的形式访问数据,具有高度容错性、适合批处理和能够运行在低性能的硬件系统上等优点。HDFS架构采用主从架构模式进行大数据的存储和管理工作,在HDFS分布式文件系统中包括 NameNode 节点和 DataNode 节点。一个HDFS分布式文件系统只包含一个NameNode节点,是数据管理的主节点,负责数
8、据块的创建、修改和删除管理工作。当用户向 NameNode发送访问请求时,NameNode则会反馈数据位置信息,并进行数据定位,访问。一个 HDFS 分布式文件系统会有多个 DataNode 节点,是真正存储数据块的数据节点,负责数据块的读写工作。HDFS 的数据存储原理是将大数据上传到DataNode里,然后将大数据分割为一个个小的数据块,分散存储于每一个DataNode数据节点上,其体系结构如图2所示。而DataNode和NameNode之间的通信是通过心跳机制实现的,NameNode每隔一定的时间周期从每个DataNode数据节点收集心跳报告,没有及时反馈心跳报告的DataNode数据节
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